GPTとは何ですか？
一般に GPT と呼ばれる生成事前トレーニング済み Transformer モデルは、Transformer アーキテクチャを使用するニューラル ネットワーク モデルのファミリーであり、ChatGPT などの生成 AI アプリケーションを強化する人工知能 (AI) における重要な進歩です。GPT モデルを使用すると、アプリケーションは人間のようなテキストやコンテンツ (画像、音楽など) を作成し、会話形式で質問に答えることができます。さまざまな業界の組織が、質問応答ボット、テキスト要約、コンテンツ生成、検索に GPT モデルと生成 AI を使用しています。
GPT はなぜ重要ですか?
GPT モデル、特に使用される Transformer アーキテクチャは、AI 研究における大きな進歩を表しています。GPT モデルの台頭は、言語翻訳や文書の要約からブログ投稿の作成、Web サイトの構築、ビジュアルのデザイン、アニメーション、コーディング、複雑なトピックの研究、さらには詩の作成も可能です。これらのモデルの価値は、その動作速度と規模にあります。たとえば、原子核物理学に関する記事を調査、執筆、編集するには何時間もかかる場合がありますが、GPT モデルでは数秒で記事を生成できます。GPT モデルは、一般的な人工知能を実現するための AI 分野の研究を引き起こしました。これは、機械が組織が新たなレベルの生産性を達成し、アプリケーションと顧客エクスペリエンスを再構築するのに役立つことを意味します。
GPT の適用シナリオは何ですか?
GPT モデルは、生のコンテンツの作成からコードの記述、テキストの要約、ドキュメントからのデータ抽出まで、さまざまなタスクを実行できる汎用言語モデルです。
GPT モデルを使用するいくつかの方法を次に示します。
ソーシャルメディアコンテンツを作成する
デジタル マーケティング担当者は、人工知能 (AI) を利用してソーシャル メディア キャンペーンのコンテンツを作成できます。たとえば、マーケティング担当者は、GPT モデルに説明ビデオ スクリプトを作成するよう指示できます。GPT ベースの画像処理ソフトウェアは、テキストの説明に基づいてミーム、ビデオ、マーケティング コピー、その他のコンテンツを作成できます。
テキストを別のスタイルに変換する
GPT モデルは、カジュアル、ユーモア、プロフェッショナル、その他のスタイルのテキストを生成します。これらのモデルにより、ビジネス プロフェッショナルは特定のテキストをさまざまな形式で書き直すことができます。たとえば、弁護士は GPT モデルを使用して、法定コピーを簡単な説明メモに変換できます。
コードを書いて学ぶ
言語モデルとして、GPT モデルはさまざまなプログラミング言語でコンピューター コードを理解して作成できます。これらのモデルは、コンピュータ プログラムを日常言語で説明することで学習者を支援します。さらに、経験豊富な開発者は GPT ツールを使用して、関連するコード スニペットを自動的に推奨できます。
データを分析する
GPT モデルは、ビジネス アナリストが大量のデータを効率的に編集するのに役立ちます。言語モデルは、必要なデータを検索し、結果を計算して、データ テーブルまたはスプレッドシートに表示します。一部のアプリケーションでは、結果をグラフにプロットしたり、包括的なレポートを作成したりできます。
学習教材を作る
教育者は GPT ベースのソフトウェアを使用して、クイズやチュートリアルなどの学習教材を生成できます。同様に、GPT モデルを使用して回答を評価することもできます。
インタラクティブな音声アシスタントを構築する
GPT モデルを使用すると、インテリジェントな対話型音声アシスタントを構築できます。多くのチャットボットは基本的な口頭のプロンプトにのみ応答しますが、GPT モデルは会話型 AI 機能を備えたチャットボットを生成できます。さらに、他の AI テクノロジーと組み合わせることで、これらのチャットボットは人間と同じように口頭でコミュニケーションすることもできます。
GPT の仕組み
GPT モデルを人工知能 (AI) として説明するのは正確ですが、それは広義の説明です。より具体的には、GPT モデルは、Transformer アーキテクチャに基づいて構築されたニューラル ネットワーク ベースの言語予測モデルです。これらのモデルは、自然言語クエリ (プロンプトと呼ばれる) を分析し、言語の理解に基づいて最適な応答を予測します。
これを行うために、GPT モデルは、数千億のパラメーターを使用して大規模な言語データセットでトレーニングした後に得られる知識に依存します。入力のコンテキストを考慮し、入力のさまざまな部分を動的に処理できるため、シーケンス内の次の単語だけでなく、長い形式の応答を生成できます。たとえば、シェイクスピアのスタイルでコンテンツを生成するように求められた場合、GPT モデルは、同様の文学スタイルの新しいフレーズと文章全体を記憶して再構築することによって生成します。
リカレント ニューラル ネットワークや畳み込みニューラル ネットワークなど、ニューラル ネットワークにはさまざまな種類があります。GPT モデルは、Transformer ニューラル ネットワークです。Transformer ニューラル ネットワーク アーキテクチャは、自己注意を使用して、各処理ステップで入力テキストのさまざまな部分に焦点を当てます。Transformer モデルは、より多くのコンテキストをキャプチャし、自然言語処理 (NLP) タスクのパフォーマンスを向上させることができます。これには 2 つの主要なモジュールがあります。これについては次に説明します。
エンコーダ
トランスフォーマーは、単語の数学的表現である埋め込みへのテキスト入力を前処理します。ベクトル空間でエンコードされた場合、単語間の距離が近いほど、より近い意味を持つことが期待されます。これらの埋め込みは、入力シーケンスからコンテキスト情報をキャプチャするエンコーダー コンポーネントを通じて処理されます。入力を受け取ると、Transformer ネットワークのエンコーダ モジュールは単語をいくつかのエンベディングに分割し、各エンベディングに重みを割り当てます。重みは、文内の単語の関連性を表すパラメータです。
デコーダ
デコーダはベクトル表現を使用して、要求された出力を予測します。入力のさまざまな部分に焦点を当て、一致する出力を推測できる自己注意メカニズムが組み込まれています。高度な数学的手法は、デコーダがいくつかの異なる出力を推定し、最も正確な出力を予測するのに役立ちます。
リカレント ニューラル ネットワークなどの前任者と比較して、Transformer は単語を 1 つずつ順番に処理するのではなく、学習サイクルで入力全体を同時に処理するという点でより並列性が高くなります。このため、またエンジニアは GPT モデルの微調整とトレーニングに何千時間も費やしてきたため、ユーザーからのほぼすべての入力に流暢に応答できます。
GPT を使用したアプリケーション シナリオの例にはどのようなものがありますか?
GPT モデルは、その導入以来、さまざまな業界の数多くのアプリケーションに人工知能 (AI) をもたらしてきました。ここではいくつかの例を示します。
1. GPT モデルを使用すると、顧客のフィードバックを分析し、わかりやすいテキストに要約できます。まず、アンケート、レビュー、ライブ チャットなどのソースから顧客センチメント データを収集し、GPT モデルでデータを集計できます。
2. GPT モデルを使用すると、仮想キャラクターが仮想現実内で人間のプレイヤーと自然に会話できるようになります。
3. GPT モデルを使用すると、ヘルプ センター担当者により優れた検索エクスペリエンスを提供できます。会話言語を使用して製品ナレッジ ベースにクエリを実行し、関連する製品情報を取得できます。
フォームの一番下
GPT に対するデータ アノテーションの重要性には、次の側面が含まれます。
1. トレーニング データを提供します。マークされたテキスト データはトレーニング データとして使用され、GPT モデルのトレーニングに使用できるため、より正確で自然なテキストを生成できます。
2. データの品質を確保します。データのラベリングにより、データの品質を保証することができます。つまり、データにラベリングを行うことで、データ内のノイズ、エラー、不正確さなどの問題を排除し、モデルの精度を向上させることができます。
3. モデルのパフォーマンスを向上させます。注釈付きデータは、機械学習アルゴリズムによる自然言語の解析を改善し、コンテキストとセマンティクスをより深く理解し、より正確で自然なテキストを生成できるため、モデルのパフォーマンスを効果的に向上させることができます。
4. モデルのトレーニングを加速します。データにラベルを付けてモデルをトレーニングすると、トレーニング プロセスが高速化され、より効率的なモデルをトレーニングできます。
5. ユーザーエクスペリエンスを向上させます。正確かつスムーズで自然なテキスト生成は、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、ユーザー満足度を向上させ、製品の価値を高めることができます。
Jinglianwen Technology は AI 基本データ業界の大手企業であり、数千人の従業員を擁するデータ アノテーション チームと画像およびテキスト アノテーションの豊富な経験を持ち、画像および NLP 関連のデータ収集と大規模言語モデルのデータを提供できます。 ChatGPT モデルのラベリング サービスを利用し、顧客のニーズに応じて適切な経験を持つラベリング担当者を迅速に配置します。
データ カスタマイズ ラベリング サービスの場合、JLW Technology は高度なデータ ラベリング プラットフォームと成熟したラベリング、レビュー、品質検査メカニズムを備えており、コンピューター ビジョンをサポートしています: セマンティック セグメンテーション、長方形ボックス ラベリング、ポリゴン ラベリング、キー ポイント ラベリング、3D キューブ ラベリング、2D3D 統合ラベリング、ターゲット追跡、属性識別およびその他のタイプのデータラベル付け、自然言語処理のサポート: テキストクリーニング、OCR 転写、センチメント分析、品詞タグ付け、文章作成、意図マッチング、テキスト判定、テキストマッチング、テキスト情報抽出、 NLU 文 一般化や機械翻訳など、複数種類のデータ アノテーション。
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